一种筛选图片质量的方法、系统和电子设备

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种筛选图片质量的方法、系统和电子设备。

背景技术

随着电商的快速发展，快递行业也得到了快速的发展。在快递配送的最末端，即快递员将快递递送到收件人手中，该过程需要对面单底单进行拍照来获取快递的信息以确保快递投递的准确性和完整性，因此，面单底单拍照已成为一项重要的操作。

目前，在面单底单拍照的场景中，常见的解决方案是通过使用相机自带的自动对焦和自动曝光功能来拍摄照片，以改善照片的清晰度。然而，在特定的场景下，例如光线不足或者环境复杂的情况下，自动对焦和自动曝光功能无法满足需求，出现照片模糊或者光线不足等问题，为了解决这些问题，一些商业公司已经提出了一些解决方案，如使用光线辅助设备、手动调整相机参数等方法，然而，这些方法需要快递门店人员具备一定的专业知识和技能，从而在获得清晰度高、质量好的面单底单图片过程中增加了操作难度和时间成本，影响快递运营的质量和效率。

发明内容

为此，本申请提供一种筛选图片质量的方法、系统和电子设备，有助于帮助解决目前为获得清晰度高、质量好的面单底单图片的过程中操作难度大，需要的时间长，导致快递运营质量和效率降低的问题。

为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种筛选图片质量的方法，包括：

获取连续两帧图片；

对比两张图片各个对应像素点中的红色值获得各个差值，各个差值形成差值矩阵；

利用差值确定存在差异的差异点，并计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，比例值用于指示图片的质量；

根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，基于评估结果对图片进行筛选获得符合要求的图片。

进一步地，计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，包括：

将差值矩阵进行二值化处理，将差异点在二值化处理后的差值矩阵中设置为特定数值，将特定数值在二值化处理后的差值矩阵中的占比比例作为比例值。

进一步地，根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，包括：

比较比例值和可容忍阈值；

若比例值大于可容忍阈值，则评估结果为图片的质量差；

若比例值小于或等于可容忍阈值，则评估结果为图片的质量好。

进一步地，获取连续两帧图片，包括：

获取面单底单图像中的连续两帧面单底单图片；

对面单底单图片进行灰度化处理，获得灰度图片；

对灰度图片进行变形压缩获得指定格式的连续两帧图片。

第二方面，本申请提供一种筛选图片质量的系统，包括：

获取模块，用于获取连续两帧图片；

第一处理模块，用于对比两个图片各个对应像素点中的红色值获得各个差值，各个差值形成差值矩阵；

第二处理模块，用于利用差值确定存在差异的差异点，并计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，比例值用于指示图片的质量；

反馈模块，用于根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，基于评估结果对图片进行筛选获得符合要求的图片。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：

处理器和存储器；

处理器与存储器通过通信总线相连接；

其中，处理器，用于调用并执行存储器中存储的程序；

存储器，用于存储程序，程序至少用于执行第一方面的一种筛选图片质量的方法。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本申请通过获取连续两帧图片，对比两个图片各个对应像素点中的红色值获得各个差值，各个差值形成差值矩阵，利用差值确定存在差异的差异点，并计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，比例值用于指示图片的质量；根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，基于评估结果对图片进行筛选获得符合要求的图片。该方法通过对比两张图片各个像素点的红色值的差值获得差距矩阵，采用差值比对的方式判断图片的清晰度，能够更准确地判断拍照是否模糊；通过差值确定差异点并计算出差异点在差距矩阵中的占比比例值，基于该比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，利用评估结果就能直接将清晰度高和质量好的图片筛选出来，不需要通过专业的摄像知识和技术来解决图片模糊和光线不足的问题，操作简单且处理需要的时间短，进而提高了快递运营质量和效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种筛选图片质量的方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种筛选图片质量的系统框图示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种筛选图片质量的系统框图示意图一；

图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备框图示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

请参见图1，图1是根据一示例性实施例示出的一种筛选图片质量的方法的流程图，该方法包括：

S101、获取连续两帧图片；

S102、对比两张图片各个对应像素点中的红色值获得各个差值，各个差值形成差值矩阵；

S103、利用差值确定存在差异的差异点，并计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，比例值用于指示图片的质量；

S104、根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，基于评估结果对图片进行筛选获得符合要求的图片。

在一个具体实施例中，获取连续两帧图片，对比两张图片各个对应像素点中的红色值获得各个差值，各个差值形成差值矩阵，差距矩阵的行数是图片垂直位置的像素点的个数，差距矩阵的列数是图片水平位置的像素点的个数，利用各个差值确定存在差异的差异点，计算出差异带你在差值矩阵中的占比比例获得比例值，比例值用于指示图片的质量，根据比例值可以得到图片质量的评估结果，基于该评估结果对照片进行筛选得到符合要求的照片。采用差值比对的方式判断图片的清晰度，能够更准确地判断拍照是否模糊，避免了可能出现的误判和漏判情况。通过差值确定差异点并计算出差异点在差距矩阵中的占比比例值，基于该比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，利用评估结果就能直接将清晰度高、质量好的图片筛选出来，不需要通过专业的摄像知识和技术来解决图片模糊和光线不足的问题，操作简单且处理需要的时间短，进而提高了快递运营质量和效率。

该方法简单易用，所有算法封装在出库仪软件中，安装后能够自动进行图片差值比对，筛选出符合要求的图片，进而得到图像清晰和质量好的面单底单图片，降低了操作难度，减少了操作时间，进一步提高了快递运营的质量和效率。

另外，本申请采用的差值比对方式只需要进行简单的计算，不需要使用较为昂贵的设备或算法，可以大幅降低成本。

在一个具体实施例中，计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，将差值矩阵进行二值化处理，将差异点在二值化处理后的差值矩阵中设置为特定数值，将特定数值在二值化处理后的差值矩阵中的占比比例作为比例值。

具体的，差值矩阵进行二值化，差值为0的值，保留0值，差值为非0的值设置为数值1，也可以为其他数值，其中，差值为非0的点为差异点，再计算差值矩阵中的差异点所占比例。

例如：当差异值设置为数值1时，差异点占比比例计算公式如下:

差值矩阵使用M表示，差值矩阵的行数为i,差值矩阵的列数为j，V(i,j)代表差值矩阵中的(i，j)点的值，△M(i,j)表示矩阵中差异点的占比比例值。

在一个具体实施例中，根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，设置可容忍阈值，比较比例值和可容忍阈值，若比例值大于可容忍阈值，则评估结果为图片的质量差；若比例值小于或等于可容忍阈值，则评估结果为图片的质量好。

图片质量输出可以按照如下公式进行计算：

B为可容忍阈值，△M(i,j)表示矩阵中差异点的占比比例值。

在一个具体实施例中，获取面单底单图像中的连续两帧面单底单图片，对面单底单图片进行灰度化处理，获得灰度图片，对灰度图片进行变形压缩获得指定格式的连续两帧图片。

具体的，利用摄像头获取面单底单图像，对连续两帧图像进行灰度处理后,包括调整图形的对比度、亮度等参数，然后对图片进行压缩变形，将图像压缩为指定格式的图片，以提高图片差值比对算法的精度和效率。

例如：本申请中可以但不限于将图形压缩成64*64大小的图片。

本发明对连续两帧图片进行形变压缩之后进行比对，相比需要对整个图片进行处理，可以大幅减少处理时间，提高处理速度，进一步提高快递运营的质量和效率效率。

基于同一构思，本申请实施例中提供了一种筛选图片质量的系统，该系统的具体实施可参见方法实施例部分的描述，重复之处不再赘述，请参见图2，图2是根据一示例性实施例示出的一种筛选图片质量的系统框图示意图，该系统2包括：

获取模块21，用于获取连续两帧图片；

第一处理模块22，用于对比两个图片各个对应像素点中的红色值获得各个差值，各个差值形成差值矩阵；

第二处理模块23，用于利用差值确定存在差异的差异点，并计算差异点在差值矩阵中的占比比例获得比例值，比例值用于指示图片的质量；

反馈模块24，用于根据比例值对图片的质量进行评估获得评估结果，基于评估结果对图片进行筛选获得符合要求的图片。

请参见图3，图3是根据一示例性实施例示出的一种筛选图片质量的系统框图示意图一，系统2还包括拍照检测模块25，拍照检测模块25用于检测用户是否已经完成对面单底单的拍照操作。

具体的，该模块可以通过分析用户的操作行为，判断用户是否已经完成了拍照操作，如果用户已经完成了拍照操作，则可以自动将拍摄的照片上传至服务器，以供后续的数据处理和管理。

该系统2还包括数据处理和管理模块26，数据处理和管理模块26用于对拍摄的照片进行数据处理和管理。

具体的，数据处理和管理模块26可以对上传的照片进行排序、分类、存储等操作，以方便后续的数据分析和管理，此外，该模块还可以提供数据查询、导出等功能，以满足不同用户的需求。

请参见图4，图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备框图示意图，该电子设备4包括：

存储器41和处理器42；

处理器41与存储器42通过通信总线相连接；

其中，处理器42，用于调用并执行存储器41中存储的程序；

存储器42，用于存储程序，程序至少用于执行上述的一种筛选图片质量的方法。

对于电子设备4，其处理器42执行存储器41中程序，在有关相应方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。